【Web3.0】AI 偏见与区块链透明度

内容

• 理解人工智能偏见

• 什么是算法责任？

• 区块链透明度来拯救

• 人工智能可以做到不带偏见吗？

• 人工智能与区块链的关系

• 区块链如何建立对人工智能的信任

• 利用区块链对抗人工智能偏见

• 道德人工智能与透明度相结合

• 现实世界的例子

• 局限性和挑战

• 未来：道德、透明的人工智能

随着人工智能 (AI) 变得越来越强大和普及，它带来了令人难以置信的好处；这不仅体现在游戏或应用程序方面，也体现在学校作业和互联网搜索等方面。然而，一个大问题仍然存在，那就是人工智能偏见。

2010年代中期，亚马逊开发了一款人工智能招聘工具，旨在自动化求职者筛选流程。其目标是通过分析过去10年提交的简历来甄别最佳候选人。然而，该工具却出现了对女性的偏见。由于科技行业长期以来一直由男性主导，该人工智能主要使用男性提交的简历进行训练。结果，该算法开始偏向男性求职者，而那些包含“女子象棋俱乐部队长”或女子大学学位等字眼的简历则被拒之门外。

亚马逊发现了其中的偏见，并于2018年放弃了该工具。该公司承认，该人工智能并未提供性别中立的建议，由于无法完全信任，最终被关闭。此案例完美地展现了带有偏见的训练数据如何导致人工智能行为不公，即使开发者并非有意为之。它凸显了算法问责和道德人工智能的迫切需求，尤其是在招聘、医疗保健或刑事司法等敏感领域。

另一方面，区块链透明度让我们可以回顾流程的每一步，以确保尽管事情可能分散，但某些方面仍然需要承担责任。

让我们探讨一下这些术语如何相互作用，算法问责制和链上可审计性等解决方案如何提供帮助，以及这一切对道德和值得信赖的人工智能意味着什么。

01

理解人工智能偏见

每个人工智能系统都会从数据（例如图片、文本或数字）中学习，但如果这些数据反映出不公平的模式（例如，某些肤色或声音的样本较少），人工智能就可能会学到错误的教训。例如，研究人员发现，一些语音助手会听错肤色较深的人说话，因为它们主要接受的是浅色声音样本的训练。

斯坦福大学的一项研究是语音识别中人工智能偏见的一个典型例子。研究人员使用黑人和白人说话者的访谈，测试了苹果、亚马逊、谷歌、IBM 和微软的语音识别系统。他们发现，黑人说话者的错误率几乎是白人的两倍，约为 35%，而白人说话者的错误率仅为 19%。黑人参与者的音频片段被标记为“无法理解”的比例为 20%，而白人参与者仅为 2%。

这就是“算法正义联盟”等组织存在的原因：揭露偏见，并揭示这些系统可能存在的不公平。如果没有监督，人工智能可能会错误地决定谁能获得贷款或谁能获得工作机会，从而加剧社会不公。

02

什么是算法责任？

算法问责意味着要对人工智能做出的决策负责。公司应该解释其人工智能的工作原理并纠正错误，因为如果没有问责制，如果人工智能造成损害，例如拒绝一名合格的学生或误读一份法律文件，就没有人知道谁应该负责。

一些地方正在制定规则，要求企业开放其人工智能系统以供公众审查。例如，欧洲算法透明中心要求大型平台解释其推荐引擎的工作原理，但我们仍然需要全球范围内更好的解决方案。

03

区块链透明度来拯救

区块链可以发挥作用。区块链是去中心化的数据库，记录一切，并且不可篡改，这意味着交易一旦添加就无法更改，这可以有效遏制人工智能使用过程中可能产生的一些偏差。这就是链上可审计性背后的原理。

想象一下，如果人工智能做出的每一个决定，比如批准一笔贷款，都留下一个可追溯的区块，其中包含时间戳、使用的数据集和决策逻辑。任何人都可以回顾并了解该决定是如何或为何做出的。这种程度的区块链透明度有助于发现人工智能偏见的来源，并揭示谁应该负责，从而增强算法的可追溯性。

如何在实践中发挥作用

• 数据来源：在人工智能训练之前，区块链可以准确记录使用了哪些数据以及由谁添加了这些数据。这样，有偏见的数据潜入算法的可能性就会降低。
  

• 不可变的审计日志人工智能做出的每个决定都会记录在链上，如果出现问题，审计员可以重播序列并发现偏见或不公平的错误。
  

• 公平规则的智能合约人工智能系统可以通过智能合约（区块链上的程序）进行管理，这些程序可以执行规则。你可以制定一些简单的规则，例如“禁止种族歧视”，而人工智能在做出决策之前必须遵守这些规则。

• 声誉与奖励：通过清理数据、测试公平性或修复缺陷来改进人工智能的贡献者，可以获得代币奖励。这种Web3 自动化机制鼓励社区监督，并确保人工智能系统的诚实性。

人工智能和区块链如何在实践中协同工作

1. 数据来源：
   在人工智能训练之前，区块链可以准确记录使用了哪些数据以及由谁添加了这些数据。这样，有偏见的数据潜入算法的可能性就会降低。
2. 不可变的审计日志
   人工智能做出的每个决定都会记录在链上，如果出现问题，审计员可以重播序列并发现偏见或不公平的错误。
3. 公平规则的智能合约
   智能合约可以管理人工智能系统，即区块链上执行规则的程序。你可以制定简单的规则，例如“禁止种族偏见”，人工智能在做出决定之前必须遵守这些规则。
   
4. 声誉与奖励：
   通过清理数据、测试公平性或修复缺陷来改进人工智能的贡献者，可以获得代币奖励。这种 Web3 自动化机制鼓励社区监督，并确保人工智能系统的诚实性。
   

04

人工智能可以做到不带偏见吗？

人工智能能做到不偏不倚吗？并非完全如此。人工智能会反映其训练数据，而完美的公平几乎不可能实现。但将人工智能与区块链的透明度相结合，有助于我们发现、纠正和阻止不公平行为，这就是算法问责制背后的理念。

区块链本身并不能消除偏见，但它确保人工智能运行的每个步骤都是可见且可追溯的，从数据源到最终决策。这对不良行为起到了强有力的制约作用。

05

人工智能与区块链的关系

如果你问：AI和区块链是什么关系？

简而言之，它们相辅相成。人工智能带来智能和自动化；区块链带来透明的记账和信任。它们共同构建了不仅智能，而且公平可靠的系统。人工智能可以利用区块链追踪其使用的数据以及决策时间。同时，区块链系统可以利用人工智能检测欺诈或加快交易验证速度。

06

区块链如何建立对人工智能的信任

另一个问题是区块链如何建立对人工智能的信任：它通过链上可审计性、不可变日志以及执行道德规则的智能合约来实现这一点。如果人工智能犯了错误，决策的方方面面都是可追溯和可修复的，这有助于人们重新信任自动化系统。这意味着任何人（监管者、开发者或用户）都可以追踪错误的根本原因并以透明的方式纠正它，而无需依赖隐藏的黑盒算法。

除了可追溯性之外，智能合约还可以将道德约束直接嵌入人工智能行为中。例如，如果输入数据缺少经过验证的身份令牌，或者决策逻辑违反了公平性阈值，智能合约可以阻止人工智能处理交易。这种 Web3 自动化机制通过设计而非事后干预来强化信任。

07

利用区块链对抗人工智能偏见

为了对抗人工智能偏见，我们需要政策和技术工具：

• 政策：政府可以要求公司公布其算法和数据集供公众审查。

• 技术：使用区块链记录数据集和决策，以便任何人都可以审核偏见或验证公平性。

例如，IBM 的 AI Fairness 360工具包正在尝试使用区块链来实时跟踪公平性指标和数据集变化。

08

道德人工智能与透明度相结合

人工智能与区块链的融合，能够提升透明度、安全性和可追溯性，弥合信任鸿沟。使用透明的区块链有助于构建符合伦理道德、不隐藏推理的人工智能系统。

09

现实世界的例子

• Ocean Protocol帮助数据提供商在区块链上销售数据。买家可以在训练 AI 模型之前验证数据质量和公平性。

• CertiK使用人工智能检查智能合约并记录区块链上的每次检查，因此如果发现错误，您可以追踪出了什么问题。

• Fetch.ai和Bittensor正在构建去中心化的人工智能网络，其行为透明、公平且可审计。

10

局限性和挑战

有几个障碍需要克服：

• 可扩展性区块链可能速度慢或成本高昂。对于实时人工智能系统来说，这是一个问题。
  

• 隐私与透明度我们希望人工智能决策透明，但我们也需要保护个人数据。隐私与可审计性之间需要取得平衡。
  

• 不可改变的错误一旦错误记录在链上，就无法更改，但区块链可以帮助我们看到并纠正这些错误，而不会隐藏它们。

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未来：道德、透明的人工智能

通过将算法问责制与区块链透明度相结合，我们可以构建每个决策都可追踪、可见且公平的人工智能系统。这些系统可以支持链上审计追踪，使研究人员和监管机构能够重新运行决策并检测隐藏的偏见，从而确保及早发现有害模式。智能合约可以通过编程自动执行公平规则和道德界限，这意味着人工智能代理将受到透明、防篡改约束而非秘密逻辑的引导。

此外，开放式声誉系统可以记录并显示人工智能的过往行为，让用户更容易决定是否信任某个代理或平台。任何人都可以验证这些历史记录，从而增强了问责机制。此外，还可以为开发者、数据提供者和审计人员提供共享激励，例如代币奖励或治理权，以维护这些系统的公平透明。

这些特性共同使得创建新一代人工智能成为可能，它不仅能够高效地执行任务，而且能够以符合道德、可解释且值得公众信任的方式执行任务。

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